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基于卷积神经网络的人脸面部情感识别研究.pdf

人脸识别具有重要的实际应用价值，已成为计算机智能识别领域的热门研究课题。传统的人脸识别系统需要人的正面进行识别，而且仅对正面进行识别，因此在识别效率和准确率上存在很大缺陷。本文提出了基于BP神经网络的

基于多特征融合卷积神经网络的人脸表情识别

基于BP_RRA神经网络的人脸识别，李扬，郭嗣琮，针对人脸识别问题，以BP算法和RRA理论为基础，采用BP_RRA作为人脸识别分类器，并结合小波变换，提出一种基于小波变换和BP_RRA神经网络�

人脸识别是目前计算机技术研究的热门领域，广泛应用于人们的日常生活，如门禁系统、摄像监视系统、相机 以及智能手机等。传统的人脸识别技术需要经过人工特征提取、特征选择以及分类器选择等一系列复杂步骤，然 而

人脸识别技术是模式识别与人工智能的研究热点之一。在生物特征识别中，人脸识别占有极为重要的地位。它在访问控制、司法应用、电子商务和视频监控等领域都有广泛的应用。人脸特征提取是人脸识别过程的核心，特征提取

基于小波变换和神经网络集成的人脸表情识别，是模式识别的一种，这篇论文，讲的很好，很有参考价值

利用 MATLAB 软件和 OpenCV 开源库构建了 A-PCA BP 神经网络的人脸识别系统，该系统可以实时检测人脸和识别。

基于卷积神经网络和OpenCV的人脸识别系统_python实现，完整代码！

基于概率神经网络的人脸图像识别,倪洽凯,杨静,本文介绍了概率神经网络的算法原理及其在人脸图像识别的应用。人脸图像经过小波分解和离散余弦变换后,将提取的图像特征值分别送